import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F


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1. 定义了一个继承自 nn.Module 的类 Model，包含两个卷积层 conv1 和 conv2。
2. 在 forward 方法中，依次对输入数据应用卷积操作和 ReLU 激活函数。
3. 创建了一个形状为 [1, 1, 28, 28] 的随机张量作为输入，通过模型进行前向传播并打印输出结果。
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class Model(nn.Module):
    # 定义一个构造函数，初始化模型中的卷积层
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1,20,5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20,20,5)


   # 定义一个前向传播函数
    def forward(self,x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        return F.relu(self.conv2(x))



model = Model()
# 创建一个形状为 [1, 1, 28, 28] 的输入张量
x = torch.randn(1, 1, 28, 28)
output = model(x)
print(output)